# Strojenie hiperparametrów

EN: **Hyperparameter tuning** · id `hptuning` · aliases: hyperparameter tuning, hyperparameter optimization, HPO, strojenie hiperparametrów, optymalizacja hiperparametrów

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Uczenie maszynowe](https://aiatlasgraph.com/t/ml.md) › [Walidacja i dobór modelu](https://aiatlasgraph.com/t/modelselection.md) › Strojenie hiperparametrów

## Description

- PL: Szukanie ustawień modelu, których nie uczy się z danych (głębokość drzewa, siła regularyzacji, learning rate), na podstawie wyników walidacji.
- EN: Searching for model settings that are not learned from data (tree depth, regularisation strength, learning rate) using validation results.

## In one sentence

- PL: To wybieranie ustawień sterujących modelem i jego nauką przez porównywanie wyników prób.
- EN: This chooses settings controlling a model and its learning by comparing trial results.

## Problem it solves

- PL: Te same dane i ten sam rodzaj modelu mogą dać różne wyniki zależnie od ustawień wybranych przed nauką.
- EN: The same data and model type can produce different results depending on settings chosen before learning.

## What it does

- PL: Próbuje różnych ustawień, takich jak złożoność modelu lub tempo nauki, i ocenia je na osobnych danych sprawdzających.
- EN: It tries settings such as model complexity or learning speed and evaluates them on separate validation data.

## Everyday example

- PL: Sprawdzasz różne maksymalne długości ciągu pytań w modelu przewidującym zwroty i wybierasz ustawienie najlepiej działające na danych sprawdzających.
- EN: You test different limits on a model's question sequence when predicting returns and select the setting that performs best on validation data.

## This concerns you if you…

- PL: musisz wybrać ustawienia przed rozpoczęciem nauki
- PL: chcesz porównać warianty tego samego rodzaju modelu
- EN: need to choose settings before learning begins
- EN: want to compare variants of the same model type

## Keywords

GridSearchCV · RandomizedSearchCV · Bayesian optimization · Optuna · successive halving · Hyperband · Population Based Training · CMA-ES

## How it works

- PL: Przestrzeń ustawień przeszukuje się losowo, siatką lub adaptacyjnym modelem wyników poprzednich prób. Każdy kandydat trenuje osobny model, a niezależna metryka i budżet decydują o kontynuacji oraz wyborze konfiguracji.
- EN: Settings are searched randomly, by grid or through an adaptive model of previous trial results. Each candidate trains a model, while an independent metric and budget guide continuation and selection.

## Limits

- PL: Dobry wynik jednej próby może wynikać z losowości. Wiele prób przeucza wybór do walidacji, a zależne parametry i różne koszty utrudniają porównania.
- EN: One trial's strong score can result from randomness. Many trials overfit selection to validation, while dependent parameters and differing costs complicate comparisons.

## Key terms

- PL: **przestrzeń poszukiwań**: Zbiór dopuszczalnych ustawień i zależności między nimi.
- PL: **optymalizacja bayesowska**: Dobór następnych prób za pomocą modelu niepewnych wyników funkcji celu.
- EN: **search space**: The set of allowed settings and their dependencies.
- EN: **Bayesian optimisation**: Selecting further trials using a model of uncertain objective outcomes.

## Know first

- [Walidacja krzyżowa (Cross-validation)](https://aiatlasgraph.com/t/crossval.md)
- [Niepewność statystyczna wyników ewaluacji (Statistical uncertainty in evaluations)](https://aiatlasgraph.com/t/evalstats.md)

## Examples

- PL: grid search · random search · optymalizacja bayesowska · Optuna
- EN: grid search · random search · Bayesian optimisation · Optuna

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [AutoML — automatyczny dobór modeli (Automated machine learning (AutoML))](https://aiatlasgraph.com/t/automl.md)
- [Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna (NSGA-II) (Evolutionary multi-objective optimisation (NSGA-II))](https://aiatlasgraph.com/t/multiobjectiveevo.md)
- [Harmonogram learning rate (rozgrzewka, cosinus, WSD) (Learning-rate schedules)](https://aiatlasgraph.com/t/lrschedules.md)
- [Laboratoria autonomiczne (self-driving labs) (Self-driving laboratories)](https://aiatlasgraph.com/t/selfdrivinglabs.md)
- [Optymalizacja bayesowska parametrów procesu i receptur (Bayesian optimization of process parameters and recipes)](https://aiatlasgraph.com/t/processbo.md)
- [Proces uczenia (Training optimization)](https://aiatlasgraph.com/t/optimization.md)
- [Procesy gaussowskie (Gaussian processes)](https://aiatlasgraph.com/t/gaussianprocesses.md)
- [Przeszukiwanie lokalne (wspinaczka, wyżarzanie) (Local search (hill climbing, simulated annealing))](https://aiatlasgraph.com/t/localsearch.md)
- [Strategie ewolucyjne i CMA-ES (Evolution strategies and CMA-ES)](https://aiatlasgraph.com/t/evostrategies.md)
- [Śledzenie eksperymentów (parametry, metryki, artefakty) (Experiment tracking)](https://aiatlasgraph.com/t/experimenttracking.md)

## Sources

- [scikit-learn User Guide (version 1.9.1)](<https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html>) `sklearn-user-guide` · by scikit-learn developers
- [Optuna: A Next-generation Hyperparameter Optimization Framework](<https://arxiv.org/abs/1907.10902>) `akiba-optuna-2019` · by Takuya Akiba, Shotaro Sano, Toshihiko Yanase, Takeru Ohta, Masanori Koyama

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/hptuning · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30